平台搭载高算力边缘计算单元，预装主流系统与开发环境，可本地部署大模型；配备工业机械臂、高清视觉设备、产线传送模组及各类工业传感器、语音交互组件，硬件配置贴合实际工业应用标准。

         平台依托本地大模型实现低延迟智能推理与模型调优，融合多模态智能能力，依托整套工业硬件完整还原产线作业流程，支持视觉检测、物料分拣、设备联动等全流程实操。可整合语音、视觉与机械控制实现多模态协同运作，搭配丰富工业实景实训案例，搭建起贴合产业实际的工业人工智能实训体系。

         平台开设十余门核心课程，配备丰富实训项目，贯穿基础学习到项目实战全流程，同步配齐课件、视频、源码等全套教学资源。课程涵盖 Python 编程基础、工业机器视觉、多框架深度学习、自然语言交互、机械臂运动控制、可视化界面开发以及大模型落地应用等内容，同时设置多样基础视觉实操、工业实景应用与大模型融合实训案例，可完成图像检测识别、智能分拣搬运、设备语音管控、本地大模型推理决策等实操训练，全面搭建工业人工智能系统化教学实训体系。

         本平台针对高校智能制造、人工智能相关专业工业 AI 实训场景缺失、软硬件脱节、大模型与工业应用融合难、实训资源不配套等痛点，打造 “硬件平台 + 软件系统 + 大模型能力 + 课程资源 + 工业场景”五位一体的工业 AI 实训教学整体解决方案，覆盖专业建设、课堂教学、实验实训、课程设计、创新创业全场景。

（一）专业建设解决方案

         匹配《普通高等学校人工智能专业本科人才培养指南》《智能制造工程专业教学要求》，提供从课程体系设计、实验设备配套到教学资源建设的全流程专业建设支持。10 + 核心课程覆盖专业基础课、核心课、实践课全环节，硬件平台适配工业 AI 实验室、智能制造实验室的整体部署要求，助力高校快速完成工业 AI 方向专业实验室建设与课程体系落地。

（二）课堂教学与实验实训解决方案

         采用理实融合、虚实结合、产教对接的教学模式，实现从理论到工业实操的闭环教学：

1. 全流程工业场景还原，让学生在桌面级平台上完成真实产线级 AI 实训，解决高校工业场景实训成本高、风险大的问题；
2. 阶梯式实验体系，从基础编程到工业 AI 综合应用，满足不同层次学生的学习需求，降低工业 AI 技术的学习门槛；
3. 大模型本地化部署，解决高校算力不足、工业 AI 与大模型融合教学难的问题，让学生掌握大模型在工业场景的实际应用能力。

（三）线上线下混合教学解决方案

         配套完善的教学资源包，包含实训指导书、PPT 课件、微课视频、案例源代码等，支持线上理论学习 + 线下实操实训的混合教学模式：

1. 教师可依托资源开展课堂教学、实验布置、进度管控，实现教学过程的数字化管理；
2. 学生可线上完成理论学习、代码预习，线下开展硬件实操、算法调试，线上提交实验结果，打破教学时空限制。

（四）综合设计与创新创业解决方案

         提供多工业场景的综合实训案例，覆盖智能制造、工业质检、智能产线、工业机器人等方向，所有案例均提供原始数据集、全流程开发代码，支持学生开展综合性、创新性项目开发。同时平台开放全部接口协议，为学生参加智能制造大赛、机器人竞赛、创新创业大赛提供技术支持与资源保障，培养学生的工程实践与创新能力。

（五）实验管理与运维解决方案

1. 硬件采用一体化桌面式设计，集成度高、占地小，便于实验室统一管理、设备维护与故障排查；
2. 配套完善的产品手册、硬件开发手册、故障排查指南，提供厂商技术支持与售后维护；
3. 平台支持多设备集中管理，教师可统一管控实验进度、设备状态，提升实验室管理效率。